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visual-control-source
- 人脸识别系统 人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。尽管Viola等人于2001年提出的基于AdaBoost的人脸检测算法以其卓越的性能而得到了大家的青睐，并已基本解决了大多数情况下的人脸检测问题，但在实际应用中，尤其是智能监控应用中，仍然存在较多挑战性问题。-Automatic face detection face recognition system is not only the basic step
spv
- 视频会议系统,进行网络视频会议的源代码，应该很详细了，但是不能进行多人视频。-Video conferencing systems, video conferencing the network source code, should be very detailed, but can not be more than video.
face
- 人脸识别正确率98 ,1秒内完成。(主动识别1CN) 内置附件：人脸识别二次开发包(SDK_V2.7版),可供人脸识别方向的研发爱好者进行二次开发测试。 支持多张人脸在同一个画面上的定位，识别，验证。 戴眼镜和黑色人种也能识别。 并带人鼻，嘴，眼镜,人脸左右边界的定位功能,及人脸面膜提取,打瞌睡检测功能。 本版本是主动识别版，要求被识别者看着画面中的自己，态度端正严肃。 可以带眼镜识别，但要保证眼球在视频画面中清晰可见。(少数眼镜会反白光，以至看不到眼球) -
background-modeling
- 随着智能监控技术的快速发展, 基于数字视频的智能视频监控系统代替原来的人力监控在越来越多的公共场所获得了应用。然而, 在实际的户外监控环境下, 由于光线变化以及初始背景样本的多样性, 难以建立良好的背景样本。针对上述问题, 提出了一种自适应的背景建模方法。其中自适应指两个方面: 第一 背景的自动更新 第二, 不需要使用背景帧样本作为模型训练的输人。在此基础上, 建立了针对户外交通环境的智能车辆监控系统。实验结果表明, 上述方法在动态场景的车辆检测中取得了较好的效果。-With the rapid
facedetection
- 人脸作为图像与视频中最重要的视觉对象之一，是智能人机接口等许多应用的处理目标对象。近年来，人脸检测技术在模式识别、计算机视觉、人机交互等诸多领域引起了普遍重视。之所以人脸检测技术在当今计算机视觉等领域的研究中占有重要的地位并成为研究焦点，主要在于以下两个方面：一方面将人脸作为基本是绝对想来考虑，子等检测与定位人脸是实现人脸识别、人脸跟踪、表情识别、人联合成与人脸编码、唇读等技术的必要前提(Face is one of the most important visual objects in im